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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于YOLOv8目标检测模型的人脸检测方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118470767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410520447.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于YOLOv8目标检测模型的人脸检测方法和装置是由曾庆茹;刘公致;陈龙;张显飞设计研发完成，并于2024-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv8目标检测模型的人脸检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv8目标检测模型的人脸检测方法和装置，首先构建并训练基于YOLOv8的目标检测模型，然后将待检测人脸图像输入训练好的目标检测模型，得到识别结果。所述目标检测模型包括骨干网络、颈部网络和预测头；所述骨干网络包括依次排列的卷积模块和C2f模块，以及末端的特征金字塔模块；所述C2f模块的瓶颈块中第二个卷积块为可变形卷积DCNv2；所述特征金字塔模块，在拼接融合池化层特征的拼接模块和第二个卷积块之间引入大型分离卷积注意力机制LSKA。本发明有效提升人脸检测器在多尺度、小人脸、低光照、场景密集等复杂场景下的检测精度。

本发明授权一种基于YOLOv8目标检测模型的人脸检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv8目标检测模型的人脸检测方法，其特征在于，所述基于YOLOv8目标检测模型的人脸检测方法，包括： 构建并训练基于YOLOv8的目标检测模型，将待检测人脸图像输入训练好的目标检测模型，得到识别结果； 其中，所述目标检测模型包括骨干网络、颈部网络和预测头； 所述骨干网络包括依次排列的卷积模块和C2f模块，以及末端的特征金字塔模块； 所述C2f模块的瓶颈块中第二个卷积块为可变形卷积DCNv2； 所述特征金字塔模块，在拼接融合池化层特征的拼接模块和第二个卷积块之间引入大型分离卷积注意力机制LSKA； 其中，所述大型分离卷积注意力机制LSKA的输出表示为： ； ； ； ； 其中，是输入特征图与核大小为1×（2d-1）和（2d-1）×1的两个级联的一维深度卷积核进行卷积操作获得的输出，是与核大小为（）和（）的两个级联的一维深度扩张卷积核进行卷积操作获得的输出，然后与核大小为1×1的卷积核进行卷积以获得注意力图，是注意力图和输入特征图的哈达玛乘积； 所述基于YOLOv8的目标检测模型的损失函数包括分类损失和回归损失； 所述分类损失采用二元交叉熵损失； 计算所述分类损失，包括： 计算二元交叉熵损失； 采用指数移动平均方法更新平均交并比，并将结果赋给阈值μ； 根据阈值μ，将真实值x分为三个区间，得到三个区间对应的权重值，公式如下： ； 其中，是不同区间对应的权重值； 根据三个区间对应的权重值，计算调节权重w，并将调节权重与二元交叉熵损失相乘，得到最终的分类损失； 其中根据三个区间对应的权重值，计算调节权重w，公式如下： ； 其中，的值为1，的值为，的值为，当条件成立时，为1，否则为0；当条件成立时，为1，否则为0；当条件成立时，为1，否则为0。

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